AI 赋能公共图书馆的资源整合与服务优化

引言

公共图书馆是国家文化事业的重要组成部分，承担着文献资源保存、知识传播、社会教育等核心职能。在数字时代，信息载体的多元化、用户需求的个性化以及社会服务的智能化，对传统公共图书馆的运营模式提出了严峻挑战。据《中国公共图书馆事业发展报告（2023）》显示，我国公共图书馆总藏量已达 13.5 亿册，但资源分散、服务同质化、供需匹配效率低等问题仍然突出，约 68% 的用户认为图书馆资源查找不便， 45% 的用户表示未获得过个性化服务推荐。

人工智能（AI）技术的成熟为公共图书馆的转型提供了新的可能。从智能检索到个性化推荐，从智能咨询到智慧空间管理，AI 技术正逐步渗透到图书馆运营的各个环节。2022 年，文化和旅游部发布的《“十四五” 文化和旅游科技创新规划》明确提出 “推动人工智能等新技术与公共文化服务深度融合”，为图书馆的智慧化发展指明了方向。本文旨在系统分析 AI 技术在公共图书馆资源整合与服务优化中的应用场景、现实挑战及应对策略，为图书馆的数字化转型提供理论与实践参考。

一、公共图书馆资源与服务的现状

（一）资源整合的碎片化困境

公共图书馆的资源体系涵盖实体文献（图书、报刊、档案）、数字资源（数据库、电子图书、音视频）及网络开放资源等多种形态，但长期存在 “条块分割” 的问题。一方面，实体资源与数字资源管理系统独立运行，缺乏统一的元数据标准，用户需在不同平台间切换查询；另一方面，不同图书馆、机构的资源数据库存在 “壁垒”，即使在同一地区的图书馆联盟中，资源共享也受限于版权协议、技术接口等因素。例如，某省公共图书馆联盟虽已实现馆际互借，但电子资源的跨馆访问仍需通过单独授权，导致用户获取资源的效率低下。

此外，资源描述方式的滞后性也制约了整合效果。传统的分类法（如《中国图书馆分类法》）难以适应数字资源的快速增长，而用户生成的标签又存在规范性不足的问题，导致资源检索的精准度降低。

（二）服务供给的同质化与被动性

当前，公共图书馆的服务模式仍以 “资源为中心”，服务内容多集中于借阅、阅览、基础咨询等传统项目，缺乏针对不同用户群体的精准服务。例如，青少年与老年人的信息需求差异显著，但多数图书馆的服务方案未进行差异化设计。

从服务方式看，公共图书馆的服务多为被动响应式，缺乏主动感知用户需求的能力。用户需要主动表达需求（如咨询馆员、检索目录），而图书馆难以通过数据分析预判需求。这种模式导致服务效率低下，尤其在用户量激增的高峰期（如节假日），容易出现排队等待、咨询响应延迟等问题。

（三）技术应用的浅层化局限

尽管部分图书馆已引入自助借还、数字阅读终端等设备，但技术应用仍停留在 “工具化” 层面，未实现与业务流程的深度融合。例如，自助借还系统仅替代了人工登记环节，未与用户画像、馆藏分析等数据关联；数字资源平台虽提供检索功能，但缺乏基于语义理解的智能推荐，难以满足用户的深层知识需求。

二、AI 赋能公共图书馆资源整合的路径

数字化资源的迅猛增长迫使图书馆必须持续更新扩容资源库，以应对读者日益多元的阅读需求。人工智能技术通过对数据的深度挖掘与智能处理，能够打破资源壁垒，实现多维度、多层次的资源整合，构建 “智慧资源体系”。

（一）基于自然语言处理的资源智能标引与关联

自然语言处理（NLP）技术可对文本、音频、视频等多模态资源进行语义分析，实现自动化标引与关联。例如：

文本资源：通过分词、实体识别、情感分析等技术，提取文献的核心主题、关键词及潜在关联（如作者合作网络、引文关系），生成动态更新的知识标签。相较于传统人工标引，NLP 技术的标引效率可提升 5-10 倍，且能捕捉文献中的隐性知识关联。

多媒体资源：利用图像识别、语音转文字技术，对视频讲座、展览影像等资源进行内容解析。例如，对图书馆的口述史视频进行语音识别，生成文字字幕并提取关键事件标签，实现 “视频内容可检索”。

通过 NLP 技术，图书馆可构建统一的资源知识图谱，将分散的文献、数据、事件等关联起来。例如，某公共图书馆通过知识图谱将地方史文献、老照片、口述史音频关联，用户查询 “某历史事件” 时，可同时获取相关文献、影像及亲历者访谈资源。

（二）基于机器学习的资源智能聚合与动态更新

机器学习算法能够通过分析用户行为数据与资源使用频次，实现资源的动态聚合与优化。具体应用包括：

智能分类与聚类：通过聚类算法将主题相近的资源自动归类，形成 “专题资源包”。例如，根据用户对 “乡村振兴” 相关文献的高频访问，系统自动聚合政策文件、案例研究、学术论文等资源，并生成专题页面。

资源质量评估与筛选：通过分析文献被引频次、用户评分、下载量等数据，结合算法模型对资源质量进行动态评估，优先推送优质资源。对于低质或过时资源（如失效的政策文件），系统自动标记并提示更新。

跨库资源联动：通过 API 接口与机器学习模型，打破不同数据库的技术壁垒，实现跨平台资源检索。例如，用户在图书馆官网检索某一关键词时，系统可同时调用知网、万方、本地特色数据库的资源，并按相关性排序呈现。

（三）基于知识图谱的资源深度组织与可视化展示

知识图谱可视化是指将实体和关系以图形化形式呈现的过程，用以帮助人们更好地理解和探索知识脉络。例如：

学科知识图谱：构建某一学科（如天文学）的知识体系，展示核心概念、理论演进及相关文献，用户可通过图谱导航从 “基础概念” 逐步深入到 “前沿研究”。

地域文化知识图谱：整合地方文献、文物、非遗资源等，构建地域文化知识网络。例如，某城市图书馆的 “地方文化知识图谱” 包含历史人物、地标建筑、民俗活动等节点，用户点击 “某历史人物” 节点，可查看其相关著作、故居影像及关联事件。

三、AI 赋能公共图书馆服务优化的实践场景

AI 技术通过感知用户需求、优化服务流程，推动图书馆服务从 “被动响应” 向 “主动精准” 转型，实现服务的个性化、智慧化升级。

（一）智能咨询服务：从 “人工解答” 到 “人机协同”

智能问答系统（Chatbot）通过自然语言处理技术，可实现 24 小时不间断的基础咨询服务，缓解馆员工作压力。其核心功能包括：

常见问题自动解答：针对 “开馆时间”“借阅规则”“证件办理” 等高频问题，系统通过预设知识库快速响应，准确率可达 90% 以上。

复杂问题转接与辅助：对于超出预设范围的问题（如 “某类文献的具体位置”），系统自动转接至人工馆员，并同步推送用户历史咨询记录与相关资源信息，提高人工解答效率。

多语种与方言支持：针对流动人口较多的地区，系统可支持多语种咨询（如英语、日语）及方言识别（如粤语、四川话），提升服务包容性。

例如，北京大学图书馆的智能咨询机器人“小北”，它不仅能够精准解答读者关于馆藏位置、

借阅期限、开放时间等高频咨询，更能依据读者需求主动推荐相关资源与服务，显著优化了读者的服务体验，有效增强了图书馆与读者间的互动性。

（二）个性化服务推荐：从 “千人一面” 到 “千人千面”

基于用户画像与协同过滤算法，图书馆可实现精准的资

用户画像构建：通过分析用户借阅历史、检索关键词、参与活动类型等数据，生成包含兴趣偏好、知识水平、服务需求的用户画像。例如，为 “青少年 + 科幻爱好者” 用户推送科幻图书、科幻电影展及创作 workshop 信息。

多维度推荐：结合协同过滤（如 “与你相似的用户还喜欢”）与内容推荐（如 “根据你阅读的书籍推荐”），推送图书、讲座、展览等资源。例如，用户借阅《人工智能简史》后，系统自动推荐相关学术论文、科普讲座及编程入门课程。

场景化服务推送：根据时间、位置等场景信息推送服务。例如，开学季向学生推送 “学习资源包”，节假日向家长推送 “亲子阅读活动”，用户进入图书馆附近时推送 “当前空位信息”。

（三）智慧空间服务：从 “物理场所” 到 “智能交互空间”

AI 技术可赋能图书馆空间管理与服务，打造 “沉浸式” 智慧空间：

智能导航与空间利用：通过室内定位技术（如蓝牙 Beacon）与 AI 算法，实现馆藏资源与空间的精准导航。用户通过手机 APP 输入目标文献，系统规划最优路线并实时导航至书架位置。同时，通过分析座位使用率、区域人流密度，系统动态推荐空闲座位或安静区域。

智能环境调节：结合传感器与 AI 模型，自动调节图书馆内的温度、光线、湿度。例如，根据实时人流数据调节空调负荷，根据光照强度自动调整灯光亮度，提升用户舒适度。

互动式体验服务：通过 AR/VR 技术与 AI 结合，打造沉浸式阅读与学习场景。例如，用户佩戴VR 设备可 “走进” 历史场景（如通过 VR 重现本地历史事件），AI 语音助手同步讲解相关背景知识；儿童区设置 AR 互动书架，扫描图书封面即可触发动画故事演示。

四、AI 在公共图书馆应用中的挑战

（一）数据安全与隐私保护风险

图书馆在 AI 应用中需收集大量用户数据（如借阅记录、身份信息、行为轨迹），若管理不当易引发隐私泄露风险。例如，智能推荐系统的算法模型可能泄露用户的敏感偏好（如医疗健康类文献的借阅记录）；数据存储系统若存在漏洞，可能导致用户身份信息被窃取。此外，部分 AI 技术（如人脸识别用于入馆登记）可能过度收集用户生物信息，引发伦理争议。

（二）技术成本与馆员能力的制约

AI 技术的引入需要高额投入，包括硬件设备（如高性能服务器、传感器）、软件系统（如知识图谱平台、智能问答系统）及技术维护费用，这对经费有限的基层图书馆构成挑战。同时，馆员的 AI 素养不足也制约技术应用效果。多数馆员缺乏数据处理、算法理解等能力，难以有效运营智能系统，导致部分 AI 设备沦为 “摆设”。

（三）算法偏见与服务公平性问题

AI 算法的训练数据若存在偏差，可能导致服务不公。例如，若推荐算法过度依赖用户历史数据，可能形成 “信息茧房”—— 长期推送同类资源，限制用户的知识视野；若训练数据中缺乏弱势群体的样本，可能导致适老化服务、无障碍服务的推荐精准度降低，反而加剧服务不平等。

五、AI 赋能公共图书馆的发展对策

（一）构建数据安全与隐私保护体系

完善制度规范：制定《图书馆 AI 应用数据安全管理规范》，明确数据收集范围（如禁止过度采集生物信息）、存储期限与使用边界，建立用户数据匿名化处理机制。

技术防护措施：采用加密技术（如区块链）保障数据传输与存储安全，定期进行漏洞检测与风险评估；设置数据访问权限分级制度，限制无关人员接触敏感数据。

用户知情权保障：通过简洁易懂的方式告知用户数据收集目的与用途，允许用户查询、修改或删除个人数据，赋予用户对 AI 推荐结果的 “退出权”。

（二）加强技术普惠与人才培养

推动技术共建共享：由省级图书馆牵头搭建区域性 AI 服务平台，基层图书馆通过云服务模式接入，降低技术应用成本。例如，江苏省公共图书馆联盟已建成统一的智能检索云平台，各市县图书馆可免费使用其资源整合功能。

分层开展馆员培训：设计 “AI 基础素养 + 专业技能” 的培训体系，针对普通馆员开展 AI 工具应用培训（如智能系统操作、数据可视化）；培养一批兼具图书馆学与 AI 知识的复合型人才，负责技术方案设计与系统优化。与高校合作开设 “图书馆 AI 应用” 课程，建立长效人才培养机制。

（三）建立算法伦理与服务公平性机制

算法透明化与审核：要求 AI 系统的核心算法（如推荐逻辑、资源筛选标准）向图书馆管理部门与用户代表公开，接受社会监督；建立算法审核委员会，定期评估算法是否存在偏见（如资源推荐是否覆盖不同群体需求），并进行修正。

多元化数据训练：在算法训练中纳入不同年龄、职业、教育背景用户的样本数据，确保 AI 服务的普适性；设置 “人工干预” 机制，当系统出现推荐偏差时，馆员可手动调整推荐结果。

六、结论

人工智能技术为公共图书馆的资源整合与服务优化提供了革命性机遇，通过自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术的应用，图书馆可打破资源壁垒、提升服务精准度、拓展服务场景，实现从 “传统文献中心” 向 “智慧知识枢纽” 的转型。然而，AI 在应用中面临数据安全、技术成本、伦理公平等多重挑战，需要通过制度建设、技术创新、人才培养等多维度措施加以应对。

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本文系邯郸市 2025 年度哲学社会科学规划重点课题立项项目“AI 赋能公共图书馆服务创新路径与机制研究”（课题编号2025431）研究成果。